Fiabiliser ses services d'IA générative : retour d'expérience sur la mise en production d'agents RAGTestIntelligence Artificielle

Fiabiliser ses services d'IA générative : retour d'expérience sur la mise en production d'agents RAG
Chez Athoria, le testing et la qualité font partie de notre ADN. Alors quand nous avons mis en production AIA, notre assistant IA, une question nous a occupés bien avant le moindre incident : comment s'assurer que nos agents restent pertinents le jour où l'on change de modèle de langage, ou simplement lorsqu'on met à jour notre base de connaissances ?
Car une application d'IA générative n'a rien de déterministe, et sa base de connaissances est vivante. Sans mesure, sa qualité peut dériver sans qu'on s'en aperçoivent. Beaucoup d'entreprises butent sur la mise en production à grande échelle pour cette raison précise : la difficulté à évaluer et à fiabiliser l'application. Nous aborderons dans cet article notre retour d'expérience sur ce sujet, applicable à toute application d'IA générative textuelle intégrant un RAG.